harnext é um agente de codificação IA open source com harness engineering, criado pela FlowHunt. É um agente de terminal interativo que lê, escreve e edita ficheiros, executa comandos shell e comanda servidores MCP — e gera workflows escalonados do GitHub Actions para que a IA pegue em issues do GitHub e as leve até ao fim.

Como o harnext automatiza issues do GitHub para pull requests?

harnext setup escreve um pipeline escalonado de workflows GitHub Actions. Cada stage é um label; promover um label dispara o próximo stage. O pipeline percorre issue:tagged → stage:plan → stage:implement → stage:review → stage:merged, com um agente IA dedicado a cada passo, automaticamente.

Que modelos e fornecedores de IA o harnext suporta?

harnext suporta 20+ fornecedores LLM out-of-the-box via pi-ai, incluindo Anthropic, OpenAI, Google, Ollama, NVIDIA NIM, llama.cpp, vLLM, Mistral e outros. Pode mudar de fornecedor com um único flag --provider e --model, e até usar fornecedores diferentes por stage do pipeline.

Posso usar Claude Code ou OpenAI Codex com o harnext?

Sim. Cada stage do pipeline harnext pode dispatchar um executor diferente. Use o REPL do harnext para trabalho interativo, e entregue um stage CI ao claude-code ou ao codex em modo não supervisionado — com flags de approval e bypass de sandbox aplicados automaticamente.

Que tools tem o agente harnext?

harnext traz um executor mínimo e focado de seis tools: read, write, edit, bash, skill e MCP. É todo o agente — sem wrappers, sem scripts de cola, sem camada de orquestração escondida.

Posso correr o harnext com modelos locais para manter o código privado?

Sim. Aponte o harnext ao Ollama ou a qualquer endpoint compatível NVIDIA e o seu código nunca tem de sair da máquina. Pode usar o REPL interativo num fornecedor cloud e dispatchar stages CI para um modelo Llama local — tudo com um único flag --provider.

Como configuro um runner self-hosted com harnext?

Corra harnext setup no seu repositório e ele regista um runner self-hosted do GitHub Actions fixado ao repo com um label específico do projeto, instala-o como serviço systemd ou launchd e mantém-no vivo entre reboots. harnext runner status e harnext runner logs seguem o daemon.

O que são skills do harnext?

Skills são bundles de agente reutilizáveis que liga a qualquer stage do pipeline. Skills integrados incluem review (revisão de código), init (inicialização de projeto) e browser-verify (verificação de regressão visual). Pode criar os seus e partilhar entre repositórios.

Como o harnext se liga a servidores MCP?

harnext consegue ligar-se a qualquer servidor compatível MCP em modo proxy ou direto. Isto permite ao agente chamar ferramentas de automação de browser, bases de dados, APIs de pesquisa ou qualquer outro serviço MCP como passo nativo do pipeline.

O harnext é open source e como o instalo?

harnext é MIT licensed e open source. Instale-o globalmente com `npm install -g harnext` (Node.js ≥ 20 necessário). O código está em github.com/QualityUnit/harnext e o pacote no npm.

Harnext da FlowHunt Saber mais

Agente de codificação IA. Harness-engineered.

harnext é a harness CI à volta do seu agente de codificação IA — gera workflows escalonados de GitHub Actions, promoção por labels e um runner self-hosted que levam uma issue do triage até uma PR fundida, de ponta a ponta.

Experimentar Harnext Ver no GitHub

harnext, agente de codificação IA, a pegar numa issue GitHub e abrir uma PR

harnext da FlowHunt

Um agente de codificação IA e harness CI open source que leva uma issue do GitHub do label até à PR fundida — de forma autónoma. Criado pela equipa FlowHunt, para developers que querem IA no fluxo sem perder o controlo.

Fornecedores LLM: 20+
Tools de agente: 6
Stages de pipeline: 5
Open source: MIT

Funcionalidades

Tudo o que se construiria num agente de codificação — num só CLI.

harnext entrega o agente, a harness e o runner. Sem scripts de cola, sem agent server.

Agente de terminal interativo: Um REPL que lê, escreve, edita, corre bash e comanda servidores MCP. Modo one-shot com -p para scripts e CI.
20+ fornecedores, um só CLI: Anthropic, OpenAI, Google, Ollama, NVIDIA e outros via pi-ai. Mude com --provider e --model em tempo real.
Harness para o seu repo: Gera workflows GitHub Actions que pegam issues por label, correm o stage certo e publicam os resultados.
Runner self-hosted: Regista um daemon na sua máquina (systemd / launchd) e corre stages no seu hardware. Instalação idempotente.
Skills e MCP: Empacote skills reutilizáveis (review, init, browser-verify) e ligue qualquer servidor MCP em modo proxy ou direto.
Replays e status: harnext status mostra runs ativas; replays permitem reexecutar qualquer sessão passo a passo. Sessões em ~/.harnext.

O agente

Agente mínimo. Modelos locais.

harnext é um agente CLI pequeno e focado. Seis tools, alguns skills e uma ponte MCP — é todo o executor. Aponte-o a um modelo local e a codebase não sai da máquina.

harnext a correr com Ollama llama3.2 em localhost

Superfície de tools mínima.: read · write · edit · bash · skill · MCP. É todo o agente. Sem wrappers, sem scripts de cola, sem orquestração escondida.
Modelos local-first.: Aponte o harnext ao Ollama ou NVIDIA de fábrica, ou a qualquer endpoint compatível OpenAI. O código não tem de sair da máquina.
Mudar de fornecedor por stage.: REPL interativo no Anthropic, depois dispatch de um stage CI a um Llama local. Um só flag: --provider, --model.
Aberto e inspecionável.: Monorepo MIT-licensed, sessões JSON em texto puro em ~/.harnext. Replay de qualquer run, audit de qualquer chamada de tool.

harnext conduz-se — ou conduz qualquer agente em que confie.

Cada stage do pipeline pode dispatchar um executor diferente. Use o REPL do harnext para o interativo, e escolha claude-code ou codex por stage em CI não supervisionada.

harnext
REPL interativo integrado. Read, write, edit, bash e MCP — comandado pelo fornecedor que escolher (Anthropic, OpenAI, Google, Ollama, +20 outros via pi-ai).
Saber mais
Claude Code
CLI da Anthropic, dispatched. harnext entrega um stage ao claude-code com --max-turns e flags sandbox aplicados automaticamente.
Saber mais
Codex
CLI da OpenAI, dispatched. Mesma interface do Claude Code — flags de approval e bypass de sandbox cablados para runs não supervisionadas.
Saber mais

A harness

De uma issue GitHub a uma PR fundida — em carris.

harnext setup escreve um pipeline escalonado de workflows GitHub Actions. Cada stage é um label; promover um label dispara o seguinte. Corra em runners hospedados pelo GitHub, no seu daemon self-hosted, ou ambos.

Pipeline harnext de cinco stages com workflow YAML gerado

issue:tagged: O workflow Tagger aplica o primeiro label de stage assim que uma issue é aberta.
stage:plan: O agente lê a issue e escreve um plano de implementação estruturado como comentário no GitHub.
stage:implement: O agente abre um branch, edita ficheiros conforme o plano e abre uma pull request.
stage:review: O agente reviewer lê o diff, publica comentários inline e dispara um workflow de fix se for preciso.
stage:merged: O workflow de cleanup pós-merge corre depois da PR — fecha issues, atualiza o estado do projeto.

Três comandos até um agente a correr.

harnext foi pensado para ser produtivo em minutos. Instale globalmente, corra setup uma vez por repositório e arranque o agente interativo.

1. Instalar
npm install -g harnext Requer Node.js ≥ 20. Armazenado em ~/.harnext.
Ver no npm
2. Configurar o pipeline
cd my-repo && harnext setup Adiciona labels, escreve os workflows escalonados de GitHub Actions e, opcionalmente, regista um runner self-hosted.
Guia de início rápido
3. Use-o como agente de codificação
harnext O mesmo CLI é o seu agente interativo — read, write, run, drive MCP. Passe -p para uso one-shot.
Ver a documentação

Runner self-hosted

Corra o agente no seu próprio hardware.

harnext setup regista um runner self-hosted do GitHub Actions fixado ao repo, instala-o como serviço systemd ou launchd e mantém-no vivo entre reboots. harnext runner status e harnext runner logs seguem o daemon.

Instalação idempotente:: Voltar a correr setup salta o trabalho já feito — seguro de executar várias vezes.
Label fixada ao projeto:: Um label único evita que runners partilhados peguem em jobs destinados a outro projeto.
Salvaguarda de repo público:: harnext setup confirma que os gates de approval de fork PR estão ativos antes de registar um runner para repo público.
Desinstalação limpa:: Cleanup best-effort na desinstalação: deregister, parar o serviço, remover todos os artefactos do runner.

Perguntas frequentes

: harnext é um agente de codificação IA open source com harness engineering, criado pela FlowHunt. É um agente de terminal interativo que lê, escreve e edita ficheiros, executa comandos shell e comanda servidores MCP — e gera workflows escalonados do GitHub Actions para que a IA pegue em issues do GitHub e as leve até ao fim.
: harnext setup escreve um pipeline escalonado de workflows GitHub Actions. Cada stage é um label; promover um label dispara o próximo stage. O pipeline percorre issue:tagged → stage:plan → stage:implement → stage:review → stage:merged, com um agente IA dedicado a cada passo, automaticamente.
: harnext suporta 20+ fornecedores LLM out-of-the-box via pi-ai, incluindo Anthropic, OpenAI, Google, Ollama, NVIDIA NIM, llama.cpp, vLLM, Mistral e outros. Pode mudar de fornecedor com um único flag --provider e --model, e até usar fornecedores diferentes por stage do pipeline.
: Sim. Cada stage do pipeline harnext pode dispatchar um executor diferente. Use o REPL do harnext para trabalho interativo, e entregue um stage CI ao claude-code ou ao codex em modo não supervisionado — com flags de approval e bypass de sandbox aplicados automaticamente.
: harnext traz um executor mínimo e focado de seis tools: read, write, edit, bash, skill e MCP. É todo o agente — sem wrappers, sem scripts de cola, sem camada de orquestração escondida.
: Sim. Aponte o harnext ao Ollama ou a qualquer endpoint compatível NVIDIA e o seu código nunca tem de sair da máquina. Pode usar o REPL interativo num fornecedor cloud e dispatchar stages CI para um modelo Llama local — tudo com um único flag --provider.
: Corra harnext setup no seu repositório e ele regista um runner self-hosted do GitHub Actions fixado ao repo com um label específico do projeto, instala-o como serviço systemd ou launchd e mantém-no vivo entre reboots. harnext runner status e harnext runner logs seguem o daemon.
: Skills são bundles de agente reutilizáveis que liga a qualquer stage do pipeline. Skills integrados incluem review (revisão de código), init (inicialização de projeto) e browser-verify (verificação de regressão visual). Pode criar os seus e partilhar entre repositórios.
: harnext consegue ligar-se a qualquer servidor compatível MCP em modo proxy ou direto. Isto permite ao agente chamar ferramentas de automação de browser, bases de dados, APIs de pesquisa ou qualquer outro serviço MCP como passo nativo do pipeline.
: harnext é MIT licensed e open source. Instale-o globalmente com `npm install -g harnext` (Node.js ≥ 20 necessário). O código está em github.com/QualityUnit/harnext e o pacote no npm.

Deixe-nos construir sua própria equipe de IA

Ajudamos empresas como a sua a desenvolver chatbots inteligentes, servidores MCP, ferramentas de IA ou outros tipos de automação de IA para substituir humanos em tarefas repetitivas em sua organização.

Agendar uma demonstração Experimente agora

Saiba mais

Executor de Código

Integre o FlowHunt com o mcp_code_executor para automatizar a execução de código, gerenciar scripts e simplificar fluxos de trabalho de programação. Capacite su...

Aug 12, 2025 4 min de leitura

AI Code Execution +3

Heroku MCP

Integre o FlowHunt com o servidor Heroku MCP para uma gestão de recursos Heroku potencializada por IA. Automatize o deployment de apps, o escalonamento de dynos...

Aug 12, 2025 6 min de leitura

AI Heroku +4

Servidor MCP do GitHub

Integre o FlowHunt com o Servidor MCP do GitHub para automatizar o gerenciamento de repositórios, tratamento de issues e PRs, análise de código e inteligência d...

Aug 12, 2025 4 min de leitura

AI GitHub +4